ML para Señales e Imágenes Médicas

Propósito y alcance (visión general)

• Flujo de trabajo: datos→representación→modelo→validación→reporte.
• Ética: consentimiento, PHI, licencias, sesgo y desbalance.
• Preparación: filtrado, normalización, segmentación, leakage.
• Representaciones: STFT/EEG/EMG, texturas; deep (CNN/UNet).
• Validación: CV estratificada, early stopping, semillas.
• Métricas: ROC-AUC, F1; Dice/IoU; MAE/RMSE.
• Interpretabilidad/robustez y reporte reproducible.

Ética y cumplimiento (1/2)

• Consentimiento informado y minimización de datos.
• PHI: remover identificadores; anonimización/pseudonimización.
• Licencias: usar CC; atribuir autor, año, URL y licencia.
• NC/ND: no usos comerciales / no obras derivadas (respetar).
• Ejemplo: ECG sintético para QRS (docencia) sin PHI.

Ética y riesgo de sesgo (2/2)

Preparación de datos (1/2)

• Filtrado: ECG/EMG (pasa-banda), EEG (notch 50/60 Hz).
• Normalización/estandarización según modelo.
• Segmentación: latidos, epochs EEG, ROIs.
• Evitar data leakage: normalizar con estadísticas del train.
• Particiones: train/valid/test estratificadas.

Preparación de datos (2/2)

Representaciones en señales (1/2)

• STFT/espectrograma (tiempo-frecuencia).
• EEG bandas: δ, θ, α, β, γ (potencia relativa).
• EMG: RMS, ARV; envolvente (rectificación+suavizado).
• ECG: energía por ventana, R-R, derivadas simples.
• Ejemplo: QRS — energía en 5–15 Hz (sintético).

Demo: espectrograma de señal estilo EEG

import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(42)
fs=128; t=np.arange(0,10,1/fs)
sig=np.sin(2*np.pi*10*t)*(t<5)+np.sin(2*np.pi*6*t)*(t>=5)+0.4*np.random.randn(len(t))
Nw=256; H=64; w=np.hanning(Nw)
frames=[sig[i:i+Nw]*w for i in range(0,len(sig)-Nw,H)]
S=np.array([np.abs(np.fft.rfft(f)) for f in frames]).T
f=np.fft.rfftfreq(Nw,1/fs); tt=np.arange(S.shape[1])*H/fs
plt.figure(figsize=(7,3))
plt.imshow(20*np.log10(S+1e-6), aspect='auto', origin='lower',
           extent=[tt[0],tt[-1],f[0],f[-1]])
plt.xlabel("Tiempo [s]"); plt.ylabel("Frecuencia [Hz]")
plt.title("Espectrograma sintético EEG (10→6 Hz)"); plt.colorbar(label="dB")
plt.tight_layout(); plt.show()

Figura 1: Espectrograma (STFT) de señal sintética estilo EEG.

Representaciones en imágenes (2/2)

Modelos (visión general)

• Clásicos: regresión, SVM, árboles/ensembles.
• Profundos: CNN, UNet; RNN/transformers (secuencias).
• Selección por objetivo/datos/recursos.
• Regularización: L2, dropout, early stopping.
• Semillas fijas para reproducibilidad.
• Ejemplo: QRS (regresión logística simple).

Entrenamiento y validación

Métricas por tarea

• Clasificación: ROC-AUC, sensibilidad, especificidad, F1.
• Segmentación: Dice, IoU (Jaccard).
• Regresión: MAE, RMSE.
• Reportar incertidumbre (IC/bootstrapping).
• Evitar métricas sesgadas por desbalance (solo accuracy).

Demo: ROC/F1 vs umbral (clasificación binaria)

import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(42)
n=800; y=(np.random.rand(n)<0.35).astype(int)
scores=0.6*y+0.3*np.random.rand(n)
thr=np.linspace(0,1,101)
tpr=[]; fpr=[]; f1=[]
for th in thr:
    yhat=(scores>=th).astype(int)
    tp=np.sum((yhat==1)&(y==1)); fp=np.sum((yhat==1)&(y==0))
    fn=np.sum((yhat==0)&(y==1)); tn=np.sum((yhat==0)&(y==0))
    tpr.append(tp/max(tp+fn,1)); fpr.append(fp/max(fp+tn,1))
    prec=tp/max(tp+fp,1); rec=tpr[-1]; f1.append(2*prec*rec/max(prec+rec,1e-9))
auc=np.trapz(sorted(tpr), x=sorted(fpr))
plt.figure(figsize=(7,3))
plt.subplot(1,2,1); plt.plot(fpr,tpr); plt.plot([0,1],[0,1],'--')
plt.xlabel("FPR"); plt.ylabel("TPR"); plt.title(f"ROC (AUC≈{auc:.2f})")
plt.subplot(1,2,2); plt.plot(thr,f1); plt.xlabel("Umbral"); plt.ylabel("F1")
plt.title("F1 vs umbral"); plt.tight_layout(); plt.show()

Figura 2: Curva ROC y F1 vs umbral con datos sintéticos.

Demo: Dice/IoU en segmentación (máscara sintética)

import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(42)
H,W=128,128
gt=np.zeros((H,W),int); gt[40:90,30:80]=1
pred=gt.copy(); pred[45:95,35:85]=1; pred=np.roll(pred,2,axis=1)
inter=(gt&pred).sum(); union=(gt|pred).sum()
dice=2*inter/(gt.sum()+pred.sum()); iou=inter/union
plt.figure(figsize=(7,3))
plt.subplot(1,3,1); plt.imshow(gt,cmap='gray'); plt.axis('off'); plt.title("GT")
plt.subplot(1,3,2); plt.imshow(pred,cmap='gray'); plt.axis('off'); plt.title("Pred")
plt.subplot(1,3,3); plt.imshow(gt+2*pred,cmap='gray'); plt.axis('off')
plt.title(f"Dice={dice:.2f}, IoU={iou:.2f}")
plt.tight_layout(); plt.show()

Figura 3: Máscaras binarias y métricas Dice/IoU en cartílago sintético.

Interpretabilidad y robustez

• Saliency/Grad-CAM para CNN (visión global).
• Perturbaciones: ruido, desenfoque, contrast shift.
• Validación externa: otro hospital/población.
• Ejemplo: Grad-CAM en UNet (referencia, sin PHI).
• Advertencia: saliency no implica causalidad clínica.

Demo: sensibilidad a perturbaciones (imagen)

import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(42)
img=np.zeros((128,128)); img[40:88,50:78]=1.0
noise=img+0.25*np.random.randn(*img.shape)
blur=np.copy(img)
for _ in range(6): blur=(blur+np.roll(blur,1,0)+np.roll(blur,-1,0)+np.roll(blur,1,1)+np.roll(blur,-1,1))/5
plt.figure(figsize=(7,3))
plt.subplot(1,3,1); plt.imshow(img,cmap='gray'); plt.axis('off'); plt.title("Original")
plt.subplot(1,3,2); plt.imshow(noise,cmap='gray'); plt.axis('off'); plt.title("Ruido")
plt.subplot(1,3,3); plt.imshow(blur,cmap='gray'); plt.axis('off'); plt.title("Desenfoque")
plt.tight_layout(); plt.show()

Figura 4: Impacto de ruido/desenfoque en una ROI sintética.

Reporte reproducible

• Fijar semillas (np.random.seed(42)).
• Versiones: Python/NumPy/Matplotlib; HW (GPU/CPU).
• Guardar config, preprocesamiento y splits.
• Licencias de datos/modelos/código.
• Documentar criterios de exclusión y fallos.

Referencias clave (selección)

• U. Ronneberger et al., MICCAI 2015, UNet, DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28
• K. He et al., CVPR 2016, ResNet, DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90
• R. R. Selvaraju et al., ICCV 2017, Grad-CAM, DOI: https://doi.org/10.1109/ICCV.2017.74
• J. A. Hanley, B. J. McNeil, Radiology 1982, ROC-AUC, DOI: https://doi.org/10.1148/radiology.143.1.7063747
• A. A. Taha, A. Hanbury, ISBI 2015, métricas segm., DOI: https://doi.org/10.1109/ISBI.2015.7164114